Într-o realizare de referință pentru calculul cuantic, cercetătorii au demonstrat mult căutatul „sfânt graal” al domeniului – o accelerare exponențială față de computerele clasice, fără a necesita presupuneri sau condiții suplimentare.
Studiul revoluționar, publicat în Physical Review X, a fost condus de profesorul Daniel Lidar de la University of Southern California, în colaborare cu cercetători de la USC și Johns Hopkins University. Echipa a utilizat două dintre puternicele procesoare cuantice Eagle de 127 de qubiți de la IBM pentru a rezolva o variație a „problemei lui Simon”, un puzzle matematic considerat precursorul algoritmului de factorizare al lui Shor.
„O accelerare exponențială este cel mai dramatic tip de îmbunătățire pe care îl așteptăm de la calculatoarele cuantice”, explică Lidar, care deține titlul de Viterbi Professor of Engineering la USC. Ceea ce face această realizare deosebit de semnificativă este faptul că accelerarea este „necondiționată” – adică nu se bazează pe presupuneri nevalidate despre algoritmii clasici.
Cercetătorii au depășit cel mai mare obstacol al calculului cuantic – zgomotul sau erorile de calcul – implementând tehnici sofisticate de atenuare a erorilor. Acestea au inclus decuplarea dinamică, optimizarea transpilației și atenuarea erorilor de măsurare, permițând procesoarelor cuantice să mențină coerența suficient de mult pentru a finaliza calculele.
Deși Lidar avertizează că această demonstrație specifică nu are aplicații practice imediate dincolo de probleme specializate, ea validează ferm promisiunea teoretică a calculului cuantic. „Separarea performanței nu poate fi inversată, deoarece accelerarea exponențială pe care am demonstrat-o este, pentru prima dată, necondiționată”, subliniază el.
Această realizare survine în contextul în care IBM își continuă avansul pe foaia de parcurs cuantică, anunțând recent planuri de a construi un computer cuantic de scară largă, tolerant la erori, până în 2029. Compania a dezvoltat o nouă schemă de corectare a erorilor, numită coduri de paritate cu densitate redusă cuantică (qLDPC), care ar putea reduce dramatic resursele necesare pentru calculul cuantic practic.
Pentru domeniile AI și computaționale, această descoperire semnalează că tehnologia cuantică trece de la potențial teoretic la realitate practică. Pe măsură ce sistemele cuantice continuă să crească în scală și ratele de eroare scad, ele promit procesare exponențial mai rapidă pentru modele AI complexe, probleme de optimizare și simulări care rămân de neabordat pentru computerele clasice.